Exabeam łączy siły z Google Security Operations, by zamknąć lukę w zabezpieczeniach przed agentami AI

Jak działa integracja?

Kluczowa zmiana ma charakter architektoniczny: zamiast kierować dane telemetryczne do zewnętrznego silnika analitycznego, modele behawioralne Exabeam działają bezpośrednio na danych już przechowywanych w Google Security Operations. Dzięki temu zespoły bezpieczeństwa mogą stosować te same mechanizmy bazowania behawioralnego i wykrywania anomalii, których używają wobec ludzi, do tożsamości nie-ludzkich (agentów AI) — wszystko w jednej, zunifikowanej platformie .

Rozwiązanie jest również dostępne do nabycia za pośrednictwem Google Cloud Marketplace, co zmniejsza bariery administracyjne dla organizacji działających w ekosystemie Google Cloud .

Jak zamyka to lukę w monitorowaniu agentów AI

Tradycyjne systemy monitorowania bezpieczeństwa opierały się na wzorcach ludzkiego zachowania: godzinach logowania, wielkości dostępu do plików, sekwencjach eskalacji. Agenci AI łamią te modele. Działają 24/7, wywołują API bezpośrednio, używają prawidłowych poświadczeń w legalnych procesach i mogą po cichu dryfować od zamierzonego zachowania w miarę aktualizacji lub ponownego trenowania modeli .

Integracja Exabeam-Google rozwiązuje ten problem trzema mechanizmami:

Analityka behawioralna dla tożsamości nie-ludzkich. Zespoły bezpieczeństwa mogą monitorować wzorce aktywności agentów AI obok użytkowników-ludzi w ramach tej samej platformy, wykrywając anomalie wskazujące na niewłaściwe użycie, przekłamanie lub naruszenie . Gdy agent zaczyna uzyskiwać dostęp do systemów spoza swojego normalnego zakresu lub wywoływać narzędzia w nietypowej sekwencji, model behawioralny sygnalizuje to.

Ujednolicone wykrywanie zagrożeń wewnętrznych dla ludzi i agentów. Inteligencja behawioralna Exabeam identyfikuje ryzykowną aktywność niezależnie od jej źródła — czy to pracownika, kontrahenta, czy agenta AI. CEO Exabeam, Pete Harteveld, zauważył, że „rozwój agentów AI fundamentalnie zmienia sposób, w jaki praca jest wykonywana i jak organizacje muszą myśleć o ryzyku” . Steve Wilson, dyrektor ds. AI i produktu w Exabeam, ujął to bardziej wprost: „Ponieważ agenci AI stali się cyfrowymi pracownikami w środowiskach korporacyjnych, organizacje muszą teraz zabezpieczać i zarządzać zarówno tożsamościami ludzkimi, jak i nie-ludzkimi z takim samym poziomem nadzoru” .

Brak narzutu związanego z przenoszeniem danych. Ponieważ analityka działa bezpośrednio na danych już znajdujących się w Google Security Operations, zespoły unikają złożoności operacyjnej związanej z kierowaniem telemetrii agentów do oddzielnych narzędzi. Wewnętrzne testy Exabeam wskazują, że może to przyspieszyć przepływy wykrywania, badania i reagowania nawet o 80% .

Dlaczego to ma znaczenie teraz?

Ta integracja jest częścią konsekwentnych działań Exabeam w latach 2025 i 2026, mających na celu dostosowanie inteligencji behawioralnej do potrzeb „przedsiębiorstwa agencyjnego”. W lipcu 2026 roku firma podwoiła liczbę modeli wykrywania ukierunkowanych na AI do 90, dodała wsparcie dla Anthropic Claude obok istniejącego wsparcia dla OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot i GitHub Copilot oraz opublikowała analizy pokrycia z OWASP Agentic Top 10 . Zdobyła również nagrodę Google Cloud Partner of the Year 2026 w kategorii Security: Analytics & Operations .

Podstawowa teza jest taka, że ryzyko związane z agentami AI przypomina zagrożenie wewnętrzne — upoważniony podmiot z prawidłowymi poświadczeniami robi coś nieoczekiwanego lub niebezpiecznego — ale tradycyjne narzędzia nie są w stanie tego dostrzec, ponieważ zostały skalibrowane dla ludzi. Umieszczając analitykę behawioralną agentów w tej samej konsoli, w której zespoły bezpieczeństwa już monitorują użytkowników, Exabeam i Google stawiają na to, że remedium nie jest nowe narzędzie, ale lepsza widoczność w narzędziu, którego zespoły już używają.